使用边缘检测器计数水稻 （OPENCV)

基于SVM（机器学习中的支持向量机）的分类样本训练，训练处模型（model），用model再对测试样本（test_sample）进行预测.

基于PCA的图像融合算法，首先求出源图像的协方差矩阵，然后根据该矩阵的最大特征值所对应的特征向量确定各源图像的权值。

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应用背景SLIC是Simple Linear Iterative Clustering的缩写，是一种基于聚类算法的超像素分割。它在CIELAB空间中使用聚类，由LAB颜色空间中的亮度分量L和两个颜色分量a，b以及像素坐标x，y共同构成的5维空间中执行的一个局部像素集合。图像色彩的信息和图像平面空间几乎统一，以此这种新的距离度量就生成了结构紧凑、规则，并能够无缝隙的包含灰度及彩色图像。SLIC算法执行起来非常简单，容易在实践中应用，它只需一个参数即可。关键技术 SLIC不仅可以分割彩色图像，也可以兼容灰度图或位图，并且还能人为的设定超像素点的数量。 里面有导出的直接可执行的程序，也有详细的代码，用VS编写，系统32位，如果用64位需要更改vs配置，自行百度。

自己写的用opencv实现切割保存图像中感兴趣区域函数，可以在添加代码后直接调用函数实现切割

混合高斯模型背景建模实现的运动前景提取(MixGaussExtractForeground)，VS2008+OPENCV实现工程，可以使用，简单方便易懂，注释清晰，i附带测试视频，是学习混合高斯模型背景建模和运动检测的好东西。

目前的技术来生成动画的场景涉及的视频 （其分辨率是有限的） 或单个图像 （这需要大量的用户交互）。在这个项目中，我们描述一个系统，允许用户快速和容易产生一个令人信服的看动画从高分辨率剧照小集合。我们的系统有两个独特的功能。第一，它适用自动部分时间顺序恢复算法于剧照为近似原始的现场动态。

VB示例：VB做的小程序，可以在任意窗体上加载PNG透明图片，效果非常好，实现方法简单，本实例很实用，请大家一试。

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结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0红外数据存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0infrared图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，infrared数据的获取，以及与openCV2.4.9相结合的数据格式，还有使用sprintf_s函数将图像保存到指定的文件夹下。